spark 日志设置

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mob649e8159b30b 2024-01-25 14:00:13 ©著作权

文章标签 日志输出 spark apache 文章分类 Spark 大数据

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Spark 日志设置

简介

Spark 是一个开源的分布式计算框架，具有高效的计算能力和强大的数据处理功能。在使用 Spark 进行开发和调试过程中，日志是一个重要的工具，能够帮助我们追踪和分析程序执行过程中的各种信息。本文将介绍如何设置 Spark 的日志，以及常用的日志级别和输出方式。

日志配置文件

Spark 的日志配置文件位于 $SPARK_HOME/conf/log4j.properties，它是一个标准的 properties 文件，用于配置 Spark 的日志行为。我们可以通过修改该文件来控制日志的输出级别、格式和输出目标。

日志级别

Spark 的日志级别从低到高依次为：ALL、TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL、OFF。默认情况下，Spark 使用的是 INFO 级别。

下面是一个修改日志级别的例子：

import org.apache.log4j.{Level, Logger}

val rootLogger = Logger.getRootLogger()
rootLogger.setLevel(Level.WARN)

上述代码将根日志记录器的级别设置为 WARN，这意味着只有 WARN、ERROR 和 FATAL 级别的日志信息才会被输出。如果要输出所有级别的日志信息，可以将级别设置为 ALL。

日志输出目标

Spark 的日志输出目标可以设置为控制台、文件或远程服务器。下面是一个设置日志输出目标的例子：

import org.apache.log4j.{FileAppender, SimpleLayout}

val fileAppender = new FileAppender()
fileAppender.setFile("/path/to/spark.log")
fileAppender.setLayout(new SimpleLayout())

rootLogger.addAppender(fileAppender)

上述代码将日志输出到指定的文件 /path/to/spark.log 中，并使用简单的布局格式。

日志格式

Spark 的日志格式可以通过修改日志配置文件中的相应参数来进行调整。默认情况下，Spark 使用的是一种类似于 Java 的日志格式。

下面是一个修改日志格式的例子：

import org.apache.log4j.PatternLayout

val patternLayout = new PatternLayout("%-5p [%t]: %m%n")
fileAppender.setLayout(patternLayout)

上述代码将日志格式设置为 级别 [线程名]: 消息内容。

示例

下面是一个完整的示例，展示了如何设置 Spark 的日志级别、输出目标和格式：

import org.apache.log4j.{Level, Logger, PatternLayout, FileAppender}

val rootLogger = Logger.getRootLogger()
rootLogger.setLevel(Level.WARN)

val fileAppender = new FileAppender()
fileAppender.setFile("/path/to/spark.log")
fileAppender.setLayout(new PatternLayout("%-5p [%t]: %m%n"))

rootLogger.addAppender(fileAppender)

// 测试日志输出
val logger = Logger.getLogger("test")
logger.info("This is an info message.")
logger.warn("This is a warning message.")

上述代码将根日志记录器的级别设置为 WARN，并将日志输出到文件 /path/to/spark.log 中，格式为 级别 [线程名]: 消息内容。然后，通过创建一个名为 test 的日志记录器，并分别输出一条 INFO 级别和一条 WARN 级别的日志消息。